enumerate 函数的用法 min,max 函数的用法 list,tuple,dict,set 函数的用法 append 函数的用法 insert 函数的用法 sort 函数的用法

时间: 2024-11-25 22:17:11 浏览: 67
enumerate函数在Python中用于将一个可遍历的数据结构(如列表、元组或字符串)组合为一个索引序列,同时列出数据和对应的索引。其基本语法是`enumerate(iterable, start=0)`,其中iterable是要遍历的对象,start则是可选的起始索引,默认值为0。 min()和max()函数分别用于找出一组数中的最小值和最大值。它们接受一个可迭代对象作为参数,例如列表或元组,并返回相应元素。例如: ```python min_values = min([5, 2, 8, 1]) max_values = max(['apple', 'banana', 'cherry']) ``` list是Python的基本数据结构,它可以存储任意类型的元素,并允许动态调整大小。常见的操作包括创建、添加元素(append())和插入元素(insert()),如: ```python my_list = [1, 2, 3] my_list.append(4) # 在末尾添加元素 my_list.insert(1, 'a') # 在下标1的位置插入元素 ``` tuple类似于列表,不可变,一旦创建就不能修改: ```python tup = (1, 2, 3) # tup[0] = 4 这样的尝试会报错 ``` dict是一种键值对的数据结构,通过键来访问值,常用方法有获取、设置和删除键值对等: ```python my_dict = {'name': 'Alice'} value = my_dict['name'] my_dict['age'] = 25 ``` set是一个无序且不允许重复元素的集合,常用于去重或成员判断: ```python s = {1, 2, 3} if 4 in s: print(True) else: print(False) ``` sort()函数则用于对列表进行排序,可以指定升序或降序排列: ```python numbers = [3, 1, 4, 1, 5, 9] numbers.sort() # 升序排序 numbers.reverse() # 可以先降序再升序 ```
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import numpy as np from stl import mesh import matplotlib.pyplot as plt from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D def extract_boundary_edges(stl_file): stl_mesh = mesh.Mesh.from_file(stl_file) triangles = stl_mesh.vectors edge_count = {} for triangle in triangles: for i in range(3): edge = tuple(sorted([tuple(triangle[i]), tuple(triangle[(i + 1) % 3])])) edge_count[edge] = edge_count.get(edge, 0) + 1 boundary_edges = [edge for edge, count in edge_count.items() if count == 1] return boundary_edges def connect_boundary_edges(boundary_edges): # 构建边索引(以起点为键) edge_dict = {} for edge in boundary_edges: p1, p2 = edge edge_dict.setdefault(p1, []).append((p2, edge)) edge_dict.setdefault(p2, []).append((p1, edge)) connected_paths = [] visited_edges = set() for edge in boundary_edges: if edge in visited_edges: continue path = [] current_edge = edge p1, p2 = current_edge while True: visited_edges.add(current_edge) path.append(current_edge) # 寻找下一个连接的边 next_edges = edge_dict.get(p2, []) for next_p, next_edge in next_edges: if next_edge not in visited_edges and next_p != p1: current_edge = next_edge p1, p2 = current_edge break else: break if path: connected_paths.append(path) return connected_paths def visualize_boundary_edges(connected_paths): fig = plt.figure() ax = fig.add_subplot(111, projection='3d') for path in connected_paths: all_points = [] for edge in path: p1, p2 = np.array(edge) all_points.extend([p1, p2]) # 去重并绘制连续线 unique_points = np.unique(all_points, axis=0) ax.plot(unique_points[:, 0], unique_points[:, 1], unique_points[:, 2], 'b-') ax.set_box_aspect([1, 1, 0.1]) ax.set_xlabel('X') ax.set_ylabel('Y') ax.set_zlabel('Z') plt.show() # 示例用法 stl_file = '片2.stl' boundary_edges = extract_boundary_edges(stl_file) connected_paths = connect_boundary_edges(boundary_edges) print(f"提取到的连续边界路径数量: {len(connected_paths)}") visualize_boundary_edges(connected_paths)帮我生成完整代码合并小的间隙:如果边之间存在微小间隙,可能需要引入容差,将接近的点视为同一位置,从而连接起来。 现在看用户的connect_boundary_edges函数,他们在循环中寻找下一个边时,检查下一个边是否未被访问,并且下一个点不是当前边的起点。这可能在某些情况下无法正确连接,尤其是在复杂形状中,可能存在多个可能的连接点。

import cv2 import numpy as np from paddleocr import PaddleOCR import re import traceback from PIL import Image, ImageDraw, ImageFont # 初始化PaddleOCR ocr = PaddleOCR( use_textline_orientation=True, lang="ch", # det_algorithm="DB", # 固定使用 DB 检测算法(更稳定) text_det_thresh=0, # 降低检测阈值,让检测框更贴合文字 text_det_unclip_ratio=0.5, # 缩小文本框扩展比例,避免框过大 text_det_box_thresh=0.5, # 过滤小文本框的阈值 # det_model_dir='D:\DaiMaGongJu\PaddleOCR\models\ch_PP-OCRv4_det_server_infer', ) def preprocess_image(image): """图像预处理以提高识别率""" gray = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY) clahe = cv2.createCLAHE(clipLimit=3.0, tileGridSize=(8, 8)) gray = clahe.apply(gray) # gray = cv2.adaptiveThreshold( # gray, # 255, # cv2.ADAPTIVE_THRESH_GAUSSIAN_C, # cv2.THRESH_BINARY,11,2) # kernel = cv2.getStructuringElement(cv2.MORPH_ELLIPSE, (3, 3)) # gray = cv2.dilate(gray, kernel, iterations=1) # gray = cv2.erode(gray, kernel, iterations=1) gray = cv2.GaussianBlur(gray, (3, 3), 0) return cv2.cvtColor(gray, cv2.COLOR_GRAY2BGR) def shrink_box(pts, shrink_ratio=0.03): """按比例收缩检测框""" x_min = np.min(pts[:, 0, 0]) y_min = np.min(pts[:, 0, 1]) x_max = np.max(pts[:, 0, 0]) y_max = np.max(pts[:, 0, 1]) width = x_max - x_min height = y_max - y_min x_min += width * shrink_ratio x_max -= width * shrink_ratio y_min += height * shrink_ratio y_max -= height * shrink_ratio return np.array([[[x_min, y_min]], [[x_max, y_min]], [[x_max, y_max]], [[x_min, y_max]]], dtype=np.int32) def draw_text_with_pil(image, text, position, color, font_size=14): """使用PIL库绘制中文文本""" # 转换为PIL图像 pil_image = Image.fromarray(cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2RGB)) draw = ImageDraw.Draw(pil_image) # 尝试加载中文字体,可根据系统调整字体路径 try: font = ImageFont.truetype("simhei.ttf", font_size, encoding="utf-8") except IOError: # 如果找不到指定字体,使用默认字体 font = ImageFont.load_default() # 绘制文本 draw.text(position, text, font=font, fill=tuple(reversed(color))) # 转回OpenCV格式 return cv2.cvtColor(np.array(pil_image), cv2.COLOR_RGB2BGR) def detect_text_with_colored_boxes(image_path, output_path=None): """使用PaddleOCR识别文本并绘制彩色边界框""" image = cv2.imread(image_path) if image is None: raise FileNotFoundError(f"无法读取图像: {image_path}") if len(image.shape) == 2: image = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_GRAY2BGR) try: processed_image = preprocess_image(image) result = ocr.predict(processed_image) color_map = { 'title': (0, 0, 255), 'body': (0, 255, 0), 'footer': (255, 0, 0), 'number': (255, 255, 0), 'default': (0, 255, 255) } recognized_text = [] if isinstance(result, list): if len(result) > 0 and isinstance(result[0], dict): for item in result: if 'rec_texts' in item and 'dt_polys' in item and 'rec_scores' in item: texts = item['rec_texts'] coords_list = item['dt_polys'] scores = item['rec_scores'] for i in range(min(len(texts), len(coords_list), len(scores))): text = texts[i].strip() coords = coords_list[i] confidence = scores[i] if len(text) > 0 and confidence > 0.3: pts = np.array(coords, np.int32).reshape((-1, 1, 2)) category = classify_text(text, i) color = color_map.get(category, color_map['default']) cv2.polylines(image, [pts], True, color, 2) # 计算文本位置 x, y = pts[0][0][0], pts[0][0][1] y = max(y - 15, 15) # 调整位置,确保文本不超出图像 # 使用PIL绘制文本 image = draw_text_with_pil(image, text, (x, y - 15), color) recognized_text.append({ 'text': text, 'category': category, 'confidence': confidence, 'coordinates': coords }) else: print(f"无法解析的结果格式: {list(item.keys())[:5]}...") else: for i, item in enumerate(result): if isinstance(item, list) and len(item) >= 2: coords = item[0] text_info = item[1] if isinstance(text_info, (list, tuple)) and len(text_info) >= 2: text = text_info[0].strip() confidence = text_info[1] if len(text) > 0 and confidence > 0.3: pts = np.array(coords, np.int32).reshape((-1, 1, 2)) category = classify_text(text, i) color = color_map.get(category, color_map['default']) cv2.polylines(image, [pts], True, color, 2) x, y = pts[0][0][0], pts[0][0][1] y = max(y - 15, 15) image = draw_text_with_pil(image, text, (x, y - 15), color) recognized_text.append({ 'text': text, 'category': category, 'confidence': confidence, 'coordinates': coords }) else: print(f"跳过格式异常的结果项: {item[:50]}...") else: print(f"OCR返回非预期格式: {type(result)}") if output_path: cv2.imwrite(output_path, image) return recognized_text, image except Exception as e: print(f"OCR处理过程中出错: {str(e)}") traceback.print_exc() raise def classify_text(text, idx): """根据文本内容和位置分类""" if idx < 3 and len(text) > 2: return 'title' elif re.match(r'^[\d\.¥¥%,]+$', text): return 'number' elif any(keyword in text for keyword in ['合计', '日期', '谢谢', '总计', '欢迎', '下次光临']): return 'footer' else: return 'body' if __name__ == "__main__": input_image = 'small.jpg' output_image = 'document_ocr2.jpg' try: print("开始OCR识别...") results, processed_image = detect_text_with_colored_boxes(input_image, output_image) print(f"识别完成,共识别出 {len(results)} 个文本区域") for item in results: print(f"[{item['category']}] {item['text']} (置信度: {item['confidence']:.2f})") cv2.imshow('OCR Result', processed_image) cv2.waitKey(0) cv2.destroyAllWindows() except FileNotFoundError as e: print(f"文件错误: {e}") except Exception as e: print(f"处理过程中出错: {e}") 令检测框更贴合文字

这是完整的代码,请检查:import json from typing import Dict, List, Any from datetime import datetime # 假设 process_item 函数的实现 async def process_item(item: Dict[str, Any], context: Any) -> Dict[str, Any]: # 这里只是简单返回原数据,实际中需要实现具体的处理逻辑 return item async def main(args:Args) -> Output: """元数据增强节点(输入变量名已更新)""" ret: Dict[str.any]= { "enhanced_batch": [], "metadata": { "batch_id": "unknown", "success_count": 0, "error_count": 0, "cost_seconds": 0.0 }, "error": None } # 定义 context 变量 context = { "config": { "enhancement_level": 2 } } try: # 输入参数解析(变量名改为converted_data) print("Getting converted_data with args.get('params', {}).get('converted_data', [])") params = args.get('params', {}) input_batch = params.get('converted_data', []) print("Converted_data retrieved:", input_batch) input_batch = [json.loads(item) if isinstance(item, str) else item for item in input_batch] # 防御性校验(同步更新错误提示) if not isinstance(input_batch, list): raise TypeError(f"converted_data参数格式错误,期望列表类型,实际为 {type(input_batch).__name__}") if not all(isinstance(item, dict) for item in input_batch): raise ValueError("输入数据项必须为字典类型") # 性能监控埋点 start_time = datetime.now() # 批量增强处理 processed_items = [] error_details = [] for idx, item in enumerate(input_batch): # 变量名同步修改 try: enhanced_item = await process_item(item,context) processed_items.append(enhanced_item) except Exception as e: error_details.append({ "index": idx, "id": item.get('id', 'unknown'), "error": str(e)[:200] }) # 构造标准化输出 ret["enhanced_batch"] = processed_items print("Getting batch_number with args.get('b

逐行详细解释以下代码并加注释from tensorflow import keras import matplotlib.pyplot as plt base_image_path = keras.utils.get_file( "coast.jpg", origin="https://img-datasets.s3.amazonaws.com/coast.jpg") plt.axis("off") plt.imshow(keras.utils.load_img(base_image_path)) #instantiating a model from tensorflow.keras.applications import inception_v3 model = inception_v3.InceptionV3(weights='imagenet',include_top=False) #配置各层对DeepDream损失的贡献 layer_settings = { "mixed4": 1.0, "mixed5": 1.5, "mixed6": 2.0, "mixed7": 2.5, } outputs_dict = dict( [ (layer.name, layer.output) for layer in [model.get_layer(name) for name in layer_settings.keys()] ] ) feature_extractor = keras.Model(inputs=model.inputs, outputs=outputs_dict) #定义损失函数 import tensorflow as tf def compute_loss(input_image): features = feature_extractor(input_image) loss = tf.zeros(shape=()) for name in features.keys(): coeff = layer_settings[name] activation = features[name] loss += coeff * tf.reduce_mean(tf.square(activation[:, 2:-2, 2:-2, :])) return loss #梯度上升过程 @tf.function def gradient_ascent_step(image, learning_rate): with tf.GradientTape() as tape: tape.watch(image) loss = compute_loss(image) grads = tape.gradient(loss, image) grads = tf.math.l2_normalize(grads) image += learning_rate * grads return loss, image def gradient_ascent_loop(image, iterations, learning_rate, max_loss=None): for i in range(iterations): loss, image = gradient_ascent_step(image, learning_rate) if max_loss is not None and loss > max_loss: break print(f"... Loss value at step {i}: {loss:.2f}") return image #hyperparameters step = 20. num_octave = 3 octave_scale = 1.4 iterations = 30 max_loss = 15. #图像处理方面 import numpy as np def preprocess_image(image_path): img = keras.utils.load_img(image_path) img = keras.utils.img_to_array(img) img = np.expand_dims(img, axis=0) img = keras.applications.inception_v3.preprocess_input(img) return img def deprocess_image(img): img = img.reshape((img.shape[1], img.shape[2], 3)) img /= 2.0 img += 0.5 img *= 255. img = np.clip(img, 0, 255).astype("uint8") return img #在多个连续 上运行梯度上升 original_img = preprocess_image(base_image_path) original_shape = original_img.shape[1:3] successive_shapes = [original_shape] for i in range(1, num_octave): shape = tuple([int(dim / (octave_scale ** i)) for dim in original_shape]) successive_shapes.append(shape) successive_shapes = successive_shapes[::-1] shrunk_original_img = tf.image.resize(original_img, successive_shapes[0]) img = tf.identity(original_img) for i, shape in enumerate(successive_shapes): print(f"Processing octave {i} with shape {shape}") img = tf.image.resize(img, shape) img = gradient_ascent_loop( img, iterations=iterations, learning_rate=step, max_loss=max_loss ) upscaled_shrunk_original_img = tf.image.resize(shrunk_original_img, shape) same_size_original = tf.image.resize(original_img, shape) lost_detail = same_size_original - upscaled_shrunk_original_img img += lost_detail shrunk_original_img = tf.image.resize(original_img, shape) keras.utils.save_img("DeepDream.png", deprocess_image(img.numpy()))

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